- •Вопрос 1 .Правило сложения и умножения
- •Вопрос 3. Размещения.
- •Вопрос 4. Сочетания
- •Вопрос 32 многомерные случайные величины.
- •Вопрос 36. Центральная предельная теорема.
- •Вопрос 11 часть 1 условная вероятность часть 2 теорема умножения
- •Часть 1 условная вероятность
- •Часть 2 теорема умножения
- •Вопрос 16 .Наивероятнейшее число появлений события в независимых испытаниях
- •Вопрос 21.Математические операции над случайными величинами
- •Вопрос 23. Дифференциальная функция распределения
- •Вопрос 25. Дисперсия
- •Определение
- •[Замечания
- •Свойства
- •Вопрос 12.Вероятность появления хотя бы одного события. Теорема сложения вероятностей совместных событий.
- •Часть 1. Вероятность появления хотя бы одного события.
- •Часть 2. Теорема сложения вероятностей совместных событий.
- •Вопрос 10. Теорема суммы вероятностей несовместных событий. Зависимые и независимые случайные величины.
- •Часть 1 Теорема суммы вероятностей несовместных событий.
- •Часть 2. Зависимые и независимые случайные величины.
- •Вопрос 13.Формула полной вероятности.
- •Вопрос 7.Геометрическое определение вероятности.
- •Вопрос 6.Классическое определение вероятности. Свойства вероятности.
- •Часть1 Классическое определение вероятности.
- •Вопрос 15.Схема Бернулли.
Вопрос 4. Сочетания
В размещениях и перестановках важен порядок элементов. Рассмотрим случаи, когда порядок элементов в множествах не учитывается, т.е. случаи составления неупорядоченных множеств. Например:Из чисел 3, 5, 2 составить всевозможные произведения из двух различных множителей.
Для произведения справедлив переместительный закон (свойство коммутативности), значит необходимо составить неупорядоченные подмножества из двух элементов множества, состоящего из трех элементов. Такие подмножества называются сочетаниями. Определение: Сочетанием из п элементов по т называется любое неупорядоченное множество из т элементов, которые принадлежат множеству, состоящему из п элементов.
Вернемся к задаче. Составим требуемые произведения:
Как видим, в сочетаниях не учитываются перестановки элементов в каждом построенном подмножестве. Учтем это при доказательстве следующей теоремы.
Теорема: Число сочетаний из п элементов по т равно
Доказательство: Число размещений из п по т можно получить следующим образом: выбирать по т элементов, не учитывая порядок. Это есть сочетания из п по т. А затем в каждом подмножестве произвести перестановки. Пользуясь правилом умножения, получим
.
Откуда имеем:
Свойства сочетаний:
Вопрос 32 многомерные случайные величины.
На практике при исследовании случайных явлений часто приходится рассматривать случайные события, которые описываются упорядоченным набором действительных чисел , совокупность которых можно рассматривать как значение – мерной случайной величины . Многомерной случайной величиной называется величина, которая при проведении опыта принимает в качестве своего значения не число, а целый набор чисел, заранее не известно каких. Эти наборы, которые случайная величина может принять, образуют множество ее возможных значений. Таким образом, хотя конкретный набор не предугадаешь, он будет из множества возможных наборов (часто это множество хорошо известно). Понятие многомерной случайной величины аналогично таким понятиям, как система случайных величин или многомерный случайный вектор. Каждое элементарное событие может рассматриваться, как результат сложного испытания, состоящего в измерении всех величин и интерпретироваться, как точка – мерного пространства ( ) или, как вектор . Каждая из величин является одномерной случайной величиной и называется составляющей (компонентой). Если говорят, что – случайный вектор (или – мерная случайная величина), то величины называют его случайными координатами. Аналогично одномерным случайным величинам различают дискретные многомерные случайные величины (их составляющие дискретны) и непрерывные многомерные случайные величины, которые устроены более сложно (их составляющие непрерывны). Остановимся более подробно на двумерных случайных величинах. Закон распределения вероятностей двумерной случайной величины Законом распределения дискретной двумерной случайной величины называют перечень возможных значений этой величины, т.е. пар чисел , где и ( ; ) – возможные значения величин и , соответственно, и вероятностей их совместного появления . Двумерная дискретная случайная величина задается в виде таблицы распределения. Первая строка таблицы содержит все возможные значения составляющей , а первый столбец – все возможные значения составляющей . Для того, чтобы охарактеризовать зависимость между составляющими двумерной дискретной случайной величины, вводится понятие условного распределения. Вероятность совместного появления дискретных случайных величин можно выразить в виде:
,
где – условная вероятность.
Условное распределение составляющей при – это совокупность условных вероятностей:
,
вычисленных в предположении, что событие ( имеет одно и то же значение при всех значениях ) уже наступило. Аналогично определяется условное распределение составляющей .
Так как события ( ; ) образуют полную группу, то .
Зная закон распределения двумерной дискретной случайной величины, можно найти законы распределения каждой из ее составляющих. Так, например, вероятность того, что примет значение , равна .
Совместная функция распределения двумерной случайной величины
Пусть – пара действительных чисел. Обозначим вероятность события , состоящего в том, что примет значение меньшее , и при этом примет значение меньшее , обозначим через .
Если и будут меняться, то, в общем случае, будет изменяться и , т.е. есть функция от и .
Функция , определяющая для каждой пары чисел вероятность того, что примет значение меньшее , и при этом примет значение меньшее , называется совместной функцией распределения двумерной случайной величины (безразлично, дискретной или непрерывной):
= .
Геометрически это равенство можно истолковать так: – это вероятность того, что случайная точка ( ) попадет в бесконечный квадрант с вершиной ( ), расположенный левее и ниже этой вершины.
Свойства совместной функции распределения двумерной случайной величины
1. Значения совместной функции распределения удовлетворяют двойному неравенству:
.
2. – неубывающая функция по каждому аргументу, т.е.
, если ;
, если .
3. Совместная функция распределения имеет следующие предельные значения:
;
;
;
.
4. При совместная функция распределения системы становится функцией распределения составляющей :
;
при совместная функция распределения системы становится функцией распределения составляющей :
.
.